无线传感器网络因为其自由度大、节点数量多、网络布局复杂,但也因其应用广泛、前景宽广,使其成为现代网络技术中的研究热点。无线传感器网络定位是无线传感器网络领域中重要的组成部分,在整个框架中起到了基础性关键作用。因此,提出一种定位误差小、能量消耗低、易于部署实现的优质定位算法显得尤为重要和迫切。目前现有的定位算法普遍存在着对环境过于依赖、能量消耗大、定位精度偏低以及实用性差等问题。本文提出了两种定位算法能很好的缓解这些问题,分别是改进的质心定位算法和基于UKF的定位算法,其中改进的质心定位算法是以普通质心定位算法为基础,它有更小的误差和更高的精度；基于UKF的定位算法是以改进的质心算法定位结果作为未知节点的初始值,在此基础上运用UKF的滤波思想进行二次精确定位,达到更高的精度要求。主要研究内容如下：(1)提出以普通质心定位算法为基础的改进质心定位算法,该算法以信号的路径损耗模型为理论依据,即节点间距离越大,信号在传播时携带的不确定性因素比重越大。而普通质心算法只是简单的进行几何质心求解,并没有考虑节点间距离的远近给定位带来的影响。仿真结果表明,该算法与普通质心算法相比,平均误差和最大误差都有较大减小。(2)以改进质心定位算法的节点定位结果作为初始值,使用滤波技术增加了精确定位过程,提出了基于UKF的定位算法。由于该算法建立的定位模型是非线性的,所以需要采用能够处理非线性系统的滤波技术,而UKF运用无味变换技术将系统的非线性统计特性进行传递,而不是像EKF那样直接将非线性方程进行线性化,从而能够很好地保留定位系统中存在的非线性因素。仿真实验结果显示,基于UKF的定位算法比改进质心定位算法和EKF算法具有更精确的定位结果,而且具有良好的稳定性。综上所述,提出的两种定位算法,均得到了较好的定位精度和良好的稳定性。具体定位时可灵活预设某一定位精度阀值,当改进质心定位算法结果满足该精度要求,可直接结束,若不满足,可继续使用UKF定位算法进行精确定位。